เป็นเวลาประมาณสองปีที่วอลล์สตรีททุ่มเงินทุนจำนวนมากให้กับธุรกิจใดก็ตามที่มีคำว่า “AI” อยู่ในข้อเสนอโครงการ ปัจจุบันคำถามที่จริงจังกว่ากำลังเข้ามาแทนที่บนโต๊ะเทรด: เมื่อไหร่ที่ การใช้จ่ายด้าน AI ของบิ๊กเทค จะเริ่มสร้างผลตอบแทนให้คุ้มทุนจริงๆ? ตามรายงานของ Fortune ผู้จัดการสินทรัพย์รายใหญ่เชื่อว่าพวกเขารู้คำตอบแล้ว และคำตอบนั้นเกี่ยวข้องกับตัวเลขที่ยิ่งใหญ่กว่างบประมาณมหาศาลที่กำลังเป็นพาดหัวข่าวในฤดูกาลประกาศผลประกอบการนี้เสียอีก
Summary
ประเด็นสำคัญ
- การใช้จ่ายเงินลงทุนด้านทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI ของบิ๊กเทคคาดว่าจะอยู่ระหว่าง 635,000 ล้านดอลลาร์ถึง 665,000 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2026 ตามข้อมูลของ Fortune
- การลงทุนด้าน AI ทั่วโลกในทุกภาคส่วนคาดว่าจะสูงเกิน 1 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2026
- ผู้จัดการสินทรัพย์คาดว่า Amazon, Microsoft, Alphabet และ Meta จะเพิ่มกระแสเงินสดจากการดำเนินงานต่อปีได้ราว 340,000 ล้านดอลลาร์ ภายในปี 2027
- Richard Clode จาก Janus Henderson คาดว่ากำไรและกระแสเงินสดของผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลจะเติบโตแซงหน้าการใช้จ่ายลงทุนเพิ่ม (incremental capex) ภายในปี 2028
- ผู้ให้บริการนีโอคลาวด์อย่าง CoreWeave และ Nebius ปรับตัวขึ้นจากภาวะขาดแคลนขีดความสามารถด้าน AI ขณะที่การสร้างรายได้จาก AI ยังต้องเติบโตเพิ่มขึ้นระหว่าง 5 เท่า ถึง 13 เท่า เพื่อให้สมเหตุสมผลกับแผนการใช้จ่ายปัจจุบัน
การใช้จ่ายด้าน AI ของบิ๊กเทคกำลังเข้าสู่ช่วงถูกตรวจสอบรอบใหม่
ขนาดของการสร้างโครงสร้างพื้นฐานครั้งนี้ยากที่จะพูดให้เกินจริงได้ การใช้จ่ายด้าน เงินลงทุน ที่เกี่ยวข้องกับ AI ของบิ๊กเทคคาดว่าจะอยู่ที่ ระหว่าง 635,000 ล้านดอลลาร์ถึง 665,000 ล้านดอลลาร์ ภายในปี 2026 ตามรายงานของ Fortune มองภาพให้กว้างขึ้น ภาพรวมยิ่งใหญ่กว่าเดิม: การลงทุนด้าน AI ทั่วโลกในทุกอุตสาหกรรมคาดว่าจะทะลุ 1 ล้านล้านดอลลาร์ในปีเดียวกัน
มีอยู่สี่บริษัทที่แทบจะเป็นผู้เขียนเช็คกำหนดทิศทางการสร้างทั้งหมดนี้ Amazon, Microsoft, Alphabet และ Meta ซึ่งรวมเรียกกันว่าไฮเปอร์สเกลเลอร์ กำลังทุ่มเงินเข้าสู่ดาต้าเซ็นเตอร์ ชิป และโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานด้วยความเร็วที่มีไม่กี่อุตสาหกรรมเคยทำได้ ผลประกอบการล่าสุดจาก Microsoft และ Amazon ตอกย้ำธีมเดิมที่คุ้นเคย: อุปสงค์ต่อบริการคลาวด์ ยังคงร้อนแรง และข้อจำกัดด้านขีดความสามารถยังคงจำกัดความเร็วในการเติบโตของบริษัทเหล่านี้ แม้จะมีการใช้จ่ายจำนวนมากก็ตาม
การผสมผสานระหว่างการใช้จ่ายเงินลงทุนด้าน AI มหาศาลไปจนถึงปี 2026 กับอุปสงค์ที่ยังคงสูงเกินอุปทาน นี่เองคือเหตุผลที่นักลงทุนไม่ได้ถามแค่ว่าบริษัทเหล่านี้ใช้เงินไปเท่าไหร่ แต่ต้องการรู้ว่ามีอะไรกลับคืนมาบ้าง
เหตุใดผู้จัดการสินทรัพย์ยังคงเดิมพันว่าจะคุ้มทุนภายในปี 2027 และ 2028
ตามมุมมองของผู้จัดการสินทรัพย์รายใหญ่ที่ Fortune อ้างถึง การเดิมพันนี้ชี้ให้เห็นว่าบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำมีตำแหน่งพร้อมที่จะเพิ่มกระแสเงินสดจากการดำเนินงานรวมต่อปีได้ประมาณ 340,000 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 ตัวเลขระดับนี้ทำให้แม้แต่แผนการใช้จ่ายลงทุนที่ดุดันที่สุดยังดูพอป้องกันได้ ตราบใดที่ไทม์ไลน์เป็นไปตามนั้น
Richard Clode จาก Janus Henderson ได้ระบุตัวเลขของจุดเปลี่ยนที่นักลงทุนกำลังประเมินอยู่: เขาคาดว่าผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลจะเพิ่มกำไรและกระแสเงินสดได้เร็วกว่าเงินลงทุนเพิ่ม (incremental capex) ภายในปี 2028 กล่าวอีกนัยหนึ่ง เส้นโค้งการใช้จ่ายจะเริ่มเอียงไปในทิศทางที่เอื้อต่อความสามารถทำกำไร เพียงแต่ไม่ใช่ในทันที
ปฏิกิริยาของตลาดกลับระมัดระวังมากกว่าสมมติฐานดังกล่าว หุ้นของผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลปรับตัวขึ้นช้ากว่าการเพิ่มขึ้น 75% ของดัชนี Philadelphia Semiconductor ในช่วงฤดูกาลประกาศผลประกอบการล่าสุด หมายความว่าผู้ผลิตชิป ซึ่งเปรียบเสมือนบริษัทที่ขาย “จอบ” ในยุคตื่นทองครั้งนี้ ได้รับรางวัลจากตลาดมากกว่าบริษัทที่ลงมือ “ขุด” จริงๆ อย่างมาก ทว่าค่าประเมินล่วงหน้าของผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลหลักอยู่ในช่วงตั้งแต่ 17.6 เท่าที่ Meta ไปจนถึง 24.6 เท่าที่ Microsoft ซึ่งล้วนเป็นส่วนลดจากระดับสูงสุดในอดีต ช่องว่างระหว่างการใช้จ่าย ผลตอบแทนที่คาดหวัง และมูลค่าปัจจุบันนี้เองคือเหตุผลที่กำไรของผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลที่ผูกกับ AI กลายเป็นหนึ่งในเส้นเรื่องที่ถูกจับตามองมากที่สุดในโลกการลงทุนด้านเทคโนโลยีในตอนนี้
แรงบีบของนีโอคลาวด์: CoreWeave, Nebius และภาวะขาดแคลนขีดความสามารถ
ภาวะขาดแคลนขีดความสามารถ ได้สร้างโอกาสการเก็งกำไร แยกออกมาอีกชุดหนึ่ง CoreWeave ปรับตัวขึ้นราว 50% ในช่วงที่ผ่านมา ขณะที่ Nebius กระโดดขึ้นมากกว่า 200% ทั้งคู่ได้ประโยชน์จากแรงโมเมนตัมของ AI ที่เกิดจากการขาดแคลนขีดความสามารถด้านคอมพิวต์และอำนาจในการตั้งราคาที่มาพร้อมกับภาวะดังกล่าว ผู้ให้บริการนีโอคลาวด์เหล่านี้ ซึ่งโดยแก่นแล้วคือแพลตฟอร์มคลาวด์ GPU เฉพาะทาง เติบโตได้ดีเพียงเพราะอุปสงค์ต่อการประมวลผล AI ในปัจจุบันสูงเกินกว่าขีดความสามารถที่มีอยู่
ข้อได้เปรียบนี้มีวันหมดอายุ เมื่อผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกลนำขีดความสามารถใหม่เข้ามาออนไลน์เพื่อตอบสนองอุปสงค์บริการคลาวด์ของตนเองสำหรับ AI ความขาดแคลนที่ผลักดันให้หุ้นของ CoreWeave และ Nebius พุ่งขึ้นอาจเริ่มจางหายไป อำนาจในการตั้งราคาที่สร้างบนฐานของภาวะขาดแคลนมักไม่รอดเมื่อภาวะขาดแคลนสิ้นสุดลง และ Amazon, Microsoft, Alphabet และ Meta ก็คือบริษัทที่มีงบดุลแข็งแกร่งพอจะปิดช่องว่างนั้นได้
การสร้างรายได้จาก AI จะไล่ทันการใช้จ่ายได้หรือไม่?
นี่คือตัวเลขที่ตัดผ่านความมองโลกในแง่ดี: การสร้างรายได้จาก AI ต้องเพิ่มขึ้น ระหว่าง 5 เท่าถึง 13 เท่า เพื่อรองรับกลยุทธ์การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานที่องค์กรเหล่านี้ได้ให้คำมั่นและประกาศออกมาแล้ว ตามการคำนวณของผู้จัดการความมั่งคั่งที่ประเมินว่าต้องเกิดอะไรขึ้นเพื่อให้การใช้จ่ายปัจจุบันคุ้มค่า นี่ไม่ใช่ตัวเลขเล็กน้อย แต่เป็นช่วงกว้างที่สะท้อนถึงความไม่แน่นอนจริงๆ ว่ารายได้จะสามารถขยายตัวได้เร็วแค่ไหน
มุมมองเชิงบวกขึ้นอยู่กับจังหวะเวลา การยอมรับใช้ AI ในระดับองค์กรยังอยู่ในช่วงต้น โดยส่วนใหญ่บริษัทต่างๆ กำลังทดสอบโครงการนำร่องมากกว่า การใช้งานจริงในระดับผลิต หากสิ่งนี้เปลี่ยนไป และลูกค้าองค์กรขยับจากการทดลองไปสู่การใช้งานจริง การเติบโตของรายได้ที่ตามมาอาจทำให้บิลค่าใช้จ่ายลงทุน 635,000 ล้านดอลลาร์ยังดูสมเหตุสมผลเมื่อมองย้อนกลับไป แต่หากการเปลี่ยนผ่านนี้ยืดเยื้อ ช่องว่างระหว่างการใช้จ่ายและการสร้างรายได้ก็จะยังคงเปิดเผยอยู่นานกว่าที่นักลงทุนต้องการ
ไม่ว่าทางใด การถกเถียงเกี่ยวกับการใช้จ่ายด้าน AI ของบิ๊กเทคได้เดินเลยคำถามว่า “ใช้ไปเท่าไหร่” มาแล้ว ทั้งอุตสาหกรรมและตลาดที่กำลังกำหนดราคาให้มัน กำลังจดจ่ออยู่กับคำถามที่ยากกว่านั้น: ต้องใช้เวลานานแค่ไหนก่อนที่การใช้จ่ายเหล่านี้จะกลายเป็นสิ่งที่นักลงทุนสามารถนำไปฝากธนาคารได้จริง
คำถามที่พบบ่อย
บิ๊กเทคคาดว่าจะใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI เท่าไหร่ภายในปี 2026?
การใช้จ่ายเงินลงทุนด้านทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI ของบิ๊กเทคคาดว่าจะอยู่ระหว่าง 635,000 ล้านดอลลาร์ถึง 665,000 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2026 ตามข้อมูลของ Fortune
ผลประโยชน์ทางการเงินที่คาดหวังจากการลงทุนด้าน AI เหล่านี้คืออะไร?
ผู้จัดการสินทรัพย์รายใหญ่คาดว่าบริษัทเหล่านี้จะเพิ่มกระแสเงินสดจากการดำเนินงานต่อปีได้ราว 340,000 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 โดยมีกำไรเติบโตเร็วกว่าการใช้จ่ายลงทุนด้านทุนภายในปี 2028 ตามที่ Richard Clode จาก Janus Henderson ระบุ
เหตุใดผู้ให้บริการนีโอคลาวด์อย่าง CoreWeave และ Nebius จึงปรับตัวขึ้นมากในช่วงหลัง?
ผู้ให้บริการเหล่านี้พุ่งขึ้นจากภาวะขาดแคลนขีดความสามารถด้านการประมวลผล AI และอำนาจในการตั้งราคาพรีเมียมที่มาพร้อมกับอุปสงค์ที่แข็งแกร่งซึ่งสูงกว่าอุปทานที่มีอยู่
การยอมรับใช้ AI ในระดับองค์กรมีความพร้อมเพียงพอที่จะทำให้การลงทุนเหล่านี้คุ้มค่าหรือยัง?
การยอมรับใช้ AI ในระดับองค์กรยังอยู่ในช่วงต้น โดยส่วนใหญ่บริษัทต่างๆ กำลังรันโครงการนำร่องมากกว่าการใช้งานจริงในระดับผลิต ซึ่งเปิดโอกาสให้รายได้เติบโตในอนาคต แต่ก็สร้างความไม่แน่นอนเกี่ยวกับกรอบเวลาเช่นกัน
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”บิ๊กเทคคาดว่าจะใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI เท่าไหร่ภายในปี 2026?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”การใช้จ่ายเงินลงทุนด้านทุนที่เกี่ยวข้องกับ AI ของบิ๊กเทคคาดว่าจะอยู่ระหว่าง 635,000 ล้านดอลลาร์ถึง 665,000 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2026 ตามข้อมูลของ Fortune”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ผลประโยชน์ทางการเงินที่คาดหวังจากการลงทุนด้าน AI เหล่านี้คืออะไร?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”ผู้จัดการสินทรัพย์รายใหญ่คาดว่าบริษัทเหล่านี้จะเพิ่มกระแสเงินสดจากการดำเนินงานต่อปีได้ราว 340,000 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 โดยมีกำไรเติบโตเร็วกว่าการใช้จ่ายลงทุนด้านทุนภายในปี 2028 ตามที่ Richard Clode จาก Janus Henderson ระบุ”}},{“@type”:”Question”,”name”:”เหตุใดผู้ให้บริการนีโอคลาวด์อย่าง CoreWeave และ Nebius จึงปรับตัวขึ้นมากในช่วงหลัง?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”ผู้ให้บริการเหล่านี้พุ่งขึ้นจากภาวะขาดแคลนขีดความสามารถด้านการประมวลผล AI และอำนาจในการตั้งราคาพรีเมียมที่มาพร้อมกับอุปสงค์ที่แข็งแกร่งซึ่งสูงกว่าอุปทานที่มีอยู่”}},{“@type”:”Question”,”name”:”การยอมรับใช้ AI ในระดับองค์กรมีความพร้อมเพียงพอที่จะทำให้การลงทุนเหล่านี้คุ้มค่าหรือยัง?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”การยอมรับใช้ AI ในระดับองค์กรยังอยู่ในช่วงต้น โดยส่วนใหญ่บริษัทต่างๆ กำลังรันโครงการนำร่องมากกว่าการใช้งานจริงในระดับผลิต ซึ่งเปิดโอกาสให้รายได้เติบโตในอนาคต แต่ก็สร้างความไม่แน่นอนเกี่ยวกับกรอบเวลาเช่นกัน”}}]}
บทความนี้จัดทำขึ้นด้วยความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์และผ่านการทบทวนโดยทีมบรรณาธิการ
